人脑竞赛：百度还需要“深度学习”

百度多媒体部副总监，人工智能专家余凯在百度硅谷的新实验室讨论深度学习

近日据连线杂志报道，百度已经在加州Cupertino建立实验室，主要研究方向是“深度学习” （deep learning）,为百度提高搜索的智能化、精度和体验开展战略性研究、产品创新和人才储备。值得注意的另外一则新闻是美国白宫上周刚刚宣布将在2014年启动耗资1亿美元的BRAIN（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）大脑研究计划。

BRAIN计划是DARPA（美国防部高级研究项目局）、美国国家科学基金以及美国健康研究所联合开展的针对人类大脑的高级神经科学研究。奥巴马总统宣称该研究计划将开发出全新的数据处理和影像技术。

根据美国科技媒体的报道，BRAIN计划的意义将不亚于人类登陆火星，涉及的数据将高达YB级别（Yottabytes，是ZB的1000倍，PB的100万倍）这对大数据分析厂商来说也是一个契机，但是白宫方面表示受惠BRAIN计划的还包括纳米科技、影像技术、工程学、信息学以及其他新兴技术。

在企业层面，数据分析和人工智能领域技术储备最深厚的IBM公司的“沃森”电脑已经在“危险边缘”节目中秒杀了人类智力竞赛冠军。同样依赖人工智能技术的Siri目前依然没有在消费端获得实质性的成功（编者按：考虑到苹果公司的研发投入比在所有IT巨头中排名倒数前三，技术密集型的Siri搁浅就不足为奇了。）参考阅读IBM沃森的下一步：击败Siri

目前IBM正致力于将“沃森”应用于医疗、金融等关键行业领域，而Google则通过“知识图谱” 致力于将搜索引擎从关键词中解放出来，重写搜索引擎的游戏规则。参考阅读知识图谱：谷歌超越Siri的终极武器。

根据百度人工智能专家余凯介绍，我们大致可以了解百度“深度学习”的目标：

“我们要从根本上改变整个系统的架构。也就是要建立新算法，它可以识别图片、理解自然语言，理解网上所有元素的关系，为用户找到真正想找的东西。换句话说，需要像人一样运作的算法，只是比人快些。”

显然，作为Google的竞争对手，百度的“深度学习”是对“知识图谱”的一种回应或跟进（而不是Bing的社交图谱路线），但是在DARPA、IBM和Google面前，百度需要“深度学习”的东西还有很多，在Google的后院成立实验室，只是第一步，百度还需要向真正的硅谷技术天才展示出自己在创新方面迷人的一面。

以下是搜狐IT对Wired报道的原文翻译，转载如下供读者参考：

早在今年1月时，曾有消息称百度将建立“深度学习实验室，深度学习是一项新兴计算机科学，主要是用硬件软件模拟人脑。现在看来，百度在硅谷设立了运营中心，实验室离苹果不远，远在中国的团队还提供支持。它刚在Cupertino聘请首位研究者，年底之前会招聘更多员工。

百度将实验室命名为“ The Institute of Deep Learning（深度学习研究中心，简称IDL）”。与Google、苹果及其它企业一样，百度试图探索像人一样学习的电脑系统。百度语音图像识别团队主管余凯最近飞抵Cupertino，聘请了首位研究者。余凯说：“用深度学习来模仿人脑的功能、能力、智能，我们在这方面有一个很大的梦想。我们天天在进步。”

如果想与Google竞争，在它的后院建立实验室是有意义的。余凯称：“在硅谷，我们可以接触庞大的人才库，这里有真正顶尖的工程师和科学家，Google拥有这个优势。”大约一年前，百度在Cupertino建立 首个办公室，引入不同的其它员工，然后向“深度学习”研究迈出一大步。

90年代和2000年代时深度学习研究跌到低谷。人工智能研究朝着处理海量数据的系统前进，而不是想建立“神经网络”模仿人脑的微妙活动。 Google搜索引擎就是围绕“深度学习”抄了一条近路，自驾汽车也采用相似的方法。现在，“深度学习”研究回暖，Google也在推动它的发展。

最近，Google聘请了“深度学习”之父杰弗里·希尔顿（Geoffrey Hinton），IBM也在人脑计算机模型研究方面走了很远。苹果iPhone Siri语音识别系统使用了“深度学习”技术。

纽约大学深度学习专家Yann LeCun认为，百度建立专门“深度学习”实验室有点大胆，因为技术还有漫长的路要走。不过，Yann LeCun认为通过建立实验室，百度可以吸引顶尖人才和有创造力的工程师，寻找各种创新，比如类似Google Glass式的创新。

实际上， 余凯的研究项目中有一个叫“Baidu Eye”，许多人认为它是依照Google Glass设立的项目。余凯说，到目前为止，实验室的主要任务是探索深度学习算法。他说：“我们希望专注一些。”

去年11月时，百度推出首个基于深度学习的语音搜索服务，它声称工具可以将错误降低30%。该技术的改进可能改变人与技术互动的方式。

目前，搜索给出的链接有点多。余凯说：“用户要读完所有网页才知道它的意思。”他希望这种运作形式能有所变化。余凯称：“我们要从根本上改变整个系统的架构。”也就是要建立新算法，它可以识别图片、理解自然语言，理解网上所有元素的关系，为用户找到真正想找的东 西。换句话说，需要像人一样运作的算法，只是比人快些。